(57)【要約】【課題】  一次オペレータが記載した聴取テキストデータと重複しない重要な情報のみを抽出し，二次オペレータの負担を軽減することが可能な対話情報抽出装置を提供する。【解決手段】  本発明の対話情報抽出装置１００は，複数人の対話を録音した対話音声データを入力する対話音声入力部１１４と，対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換する音声テキスト変換部１１６と，対話テキストデータに対して形態素解析を行い，対話テキストデータ中の重要な文章群である対話文章群を抽出する対話文章抽出部１１８と，対話の内容を聴取者が文章化した聴取テキストデータを入力する聴取テキスト入力部１２２と，聴取テキストデータに対して形態素解析を行い，対話文章群から，聴取テキストデータの文章に対応していない差分文章群を出力する差分文章出力部１２４とを備える。【選択図】    図１
2007265131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話音声データを入力する対話音声入力部と；
前記対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換する音声テキスト変換部と；
前記対話テキストデータ中の重要な文章群である対話文章群を抽出する対話文章抽出部と；
前記対話の内容を聴取者が文章化した聴取テキストデータを入力する聴取テキスト入力部と；
前記対話文章群から，前記聴取テキストデータの文章に対応していない差分文章群を出力する差分文章出力部と；
を備えることを特徴とする，対話情報抽出装置。
【請求項２】
単語とその単語の属性とを対応付けた属性辞書を記憶する属性辞書記憶部をさらに備え，
前記対話文章抽出部は，前記属性辞書による属性に基づいて重要と判断される単語を含む１または２以上の文章を抽出することを特徴とする，請求項１に記載の対話情報抽出装置。
【請求項３】
前記辞書記憶部は，複数の属性辞書を有し，
前記対話文章抽出部は，前記差分文章出力部の出力結果の用途に応じて選択された属性辞書を用いることを特徴とする，請求項２に記載の対話情報抽出装置。
【請求項４】
前記対話文章抽出部は，少なくとも質問，回答，希望を示すいずれかの文章を抽出することを特徴とする，請求項１〜３のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項５】
前記差分文章出力部は，前記対話文章群から，文章中の重要な単語が前記聴取テキストデータに全てある文章以外の文章を出力することを特徴とする，請求項１〜４のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項６】
前記差分文章出力部は，前記聴取テキストデータから係り受け関係を抽出し，前記対話文章群から同係り受け関係を有する文章以外の文章を出力することを特徴とする，請求項１〜５のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項７】
前記対話テキストデータの文章中の単語を前記聴取テキストデータに適応させるための同義語辞書を記憶する同義語辞書記憶部をさらに備えることを特徴とする，請求項１〜６のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項８】
前記差分文章出力部は，前記対話文章群から，前記聴取テキストデータの文章に対応している文章と質問対回答の関係にある文章を除くことを特徴とする，請求項１〜７のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項９】
前記差分文章出力部は，前記差分文章群を音声に変換して結合した差分音声データを出力することを特徴とする，請求項１〜８のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項１０】
前記差分文章出力部は，前記差分文章群を結合した差分テキストデータを出力することを特徴とする，請求項１〜８のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項１１】
前記対話の内容を録音し，対話音声データを生成する対話音声生成部をさらに備えることを特徴とする，請求項１〜１０のいずれかに記載の対話情報抽出装置。
【請求項１２】
コンピュータを，
対話音声データを入力する対話音声入力部と；
前記対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換する音声テキスト変換部と；
前記対話テキストデータ中の重要な文章群である対話文章群を抽出する対話文章抽出部と；
前記対話の内容を聴取者が文章化した聴取テキストデータを入力する聴取テキスト入力部と；
前記対話文章群から，前記聴取テキストデータの文章に対応していない差分文章群を出力する差分文章出力部と；
として機能させることを特徴とする，プログラム。
【請求項１３】
対話音声データを入力する対話音声入力ステップと；
前記対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換する音声テキスト変換ステップと；
前記対話テキストデータ中の重要な文章群である対話文章群を抽出する対話文章抽出ステップと；
前記対話の内容を聴取者が文章化した聴取テキストデータを入力する聴取テキスト入力ステップと；
前記対話文章群から，前記聴取テキストデータの文章に対応していない差分文章群を出力する差分文章出力ステップと；
を含むことを特徴とする，対話情報抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，対話情報を抽出する対話情報抽出装置，対話情報抽出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年，取扱説明書等の書面以外に，購入した商品等についての問い合わせを，ユーザから電話で直接受け付け，個々に対応するサービスが増えつつある。このような問い合わせにおいて，ユーザが所望する情報は多岐に渡っており，オペレータは，その個々の問い合わせに丁寧に対応する。このような問い合わせを受け付ける窓口は，通常１つであり，対応するオペレータをここでは一次オペレータと呼ぶ。
【０００３】
一次オペレータは，回答可能な事項については，ユーザとの対話の中で回答する。しかし，一次オペレータが即答できない場合，その問い合わせは二次オペレータに伝達され，二次オペレータによって後日ユーザに回答される。
【０００４】
このような回答を準備する際，二次オペレータは，一次オペレータがテキストで対話の内容を記したコール記憶（以下，聴取テキストデータと言う。）を参照し，ユーザの問い合わせ事項を把握する。しかしながら，かかる聴取テキストデータのみでは，ユーザからの重要な情報が抜け落ちることもあり，問い合わせのポイントがずれて伝わったり，二次オペレータが，一次オペレータと同じ内容をユーザに聞いたりして処理が効率的に行われない問題が生じている。このため，二次オペレータは，ユーザと一次オペレータによってなされた対話を音声として記憶した対話音声データを全て聞き直したり，ユーザに直接連絡を取り，質問内容を確認するといった対応をとっている。
【０００５】
しかし，二次オペレータが，録音された対話音声データを毎回聞き直すのは効率が悪い。かといって，単に，対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換した結果を二次オペレータに伝達したとしても，テキストも音声同様にデータが多すぎるため，処理が煩雑になってしまう。
【０００６】
さらに，一次オペレータは二次オペレータが必要とする情報が分からないため，重要な情報が聴取テキストデータから抜け落ちる可能性がある。また，一次オペレータは，電話対応している間，簡単なメモしか残せず，後からそのメモに基づいて正式な聴取テキストデータを作るので，情報が欠落しやすいという問題もある。
【０００７】
そこで，音声情報から重要な情報が欠落しないように，対話音声データをテキストに変換し，予め準備された特定のキーワード（重要なキーワード）を含む文字列を抽出する技術が検討されている（例えば，特許文献１）。
【特許文献１】特開２０００−０６７０６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし，上記キーワードによって重要情報を抽出する技術では，ユーザが質問する事項を予め予想し，重要なキーワードを付与する必要がある。また，キーワードとして予想できなかった重要事項は，やはり二次オペレータが対話音声データを再度聞き直して把握しなくてはならない。
【０００９】
一方，単に対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換した結果を二次オペレータに伝達しても，テキストも音声同様にデータが多すぎるため，処理が煩雑になってしまうという問題も発生している。このような状態では，一次オペレータが二次オペレータに解りやすいように記載した聴取テキストデータが無駄になってしまう。
【００１０】
本発明は，従来の対話情報の抽出技術が有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，一次オペレータが作成する聴取テキストデータと重複しない重要な情報のみを抽出し，二次オペレータの負担を軽減することが可能な，新規かつ改良された対話情報抽出装置，対話情報抽出方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は，上記課題を解決するために，一次オペレータが記した聴取テキストデータから抜け落ちた文章のみを対話テキストデータから抽出し，二次オペレータが，ユーザが所望する問い合わせを漏れなく把握することができ，二次オペレータの作業負担を軽減することが可能な，ユーザの利便性に資する対話情報抽出装置，対話情報抽出方法およびプログラムを提供する。
【００１２】
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，対話音声データを入力する対話音声入力部と；上記対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換する音声テキスト変換部と；上記対話テキストデータ中の重要な文章群である対話文章群を抽出する対話文章抽出部と；上記対話の内容を聴取者が文章化した聴取テキストデータを入力する聴取テキスト入力部と；上記対話文章群から，上記聴取テキストデータの文章に対応していない差分文章群を出力する差分文章出力部と；を備えることを特徴とする，対話情報抽出装置が提供される。
【００１３】
対話文章抽出部は，対話テキストデータから重要な文章（対話文章群）を抽出し，差分文章出力部は，聴取テキストデータに既に記載されている文章（文字列）以外の文章を対話文章群から出力する。従って，残った文章である差分文章群は，対話テキストデータにはあるが，聴取テキストデータにはない文章群となる。かかる構成により，一次オペレータが作成した聴取テキストデータから抜け落ちた文章のみを対話テキストデータから抽出することができるので，二次オペレータは，ユーザが所望する問い合わせを漏れなく把握することが可能となる。
【００１４】
本発明において，単語とその単語の属性とを対応付けた属性辞書を記憶する属性辞書記憶部をさらに備え，上記対話文章抽出部は，上記属性辞書による属性に基づいて重要と判断される単語を含む１または２以上の文章を抽出するようにしてもよい。また，差分文章出力部も属性辞書を参照して重要な単語を判断するとしてもよく，これにより差分文書を出すとき重要単語を強調することが可能となり，利便性が高くなる。
【００１５】
上記差分文章出力部は，聴取テキストデータと対話テキストデータとの重複した部分を対話テキストデータから除いて出力する。この場合，対話テキストデータ全てを残すとするとテキストの量が多すぎて，二次オペレータの処理が煩雑になるので，重要な単語を含む文章のみを出力対象とすることにより，二次オペレータが必要とする重要な文章が絞られ，正確かつ迅速な対応をとることができ，二次オペレータの負担をより軽減することが可能となる。
【００１６】
上記辞書記憶部は，複数の属性辞書を有し，上記対話文章抽出部は，上記差分文章出力部の出力結果の用途に応じて選択された属性辞書を用いるとしてもよい。なお，ここでいう「出力結果の用途に応じて選択された属性辞書」とは，この出力結果の利用者（二次オペレータ等）の専門性等を考慮して，その目的達成のために選択された属性辞書のことをいう。
【００１７】
上記他の利用者に対して個々に属性辞書を設定することで，その利用者毎に重要な単語を定義することができ，対話文章抽出部は，利用者毎の専門性に応じて適切な文章を抽出することが可能となる。
【００１８】
上記対話文章抽出部は，少なくとも質問，回答，希望を示すいずれかの文章を抽出するとしてもよい。また，上述したような重要な単語を含む文章と合わせて，当該質問，回答，希望を示す文章を抽出することもできる。
【００１９】
対話テキストデータの各文章が，ユーザや一次オペレータの質問および回答であったり，ユーザの希望である場合，その文章は重要であり，二次オペレータはその情報を正確に把握しなくてはならない。対話文章抽出部の形態素解析において，文章がこのような質問，回答，希望にあたる場合，その文章も抽出して，二次オペレータに伝達する。
【００２０】
上記差分文章出力部は，上記対話文章群から，文章中の重要な単語が上記聴取テキストデータに全てある文章以外の文章を出力するとしてもよい。
【００２１】
差分文章出力部は，聴取テキストデータに既に記載されている文章を判断する。しかし，対話テキストデータにおける文章内の重要な単語が全て聴取テキストデータに記載されているとは限らない。従って，差分文章出力部は，対話テキストデータ中の重要な単語が全て聴取テキストデータに含まれている文章を重複文章とし，この重複文書以外の文章は，差分文章群として抽出する。
【００２２】
上記差分文章出力部は，上記聴取テキストデータから係り受け関係を抽出し，上記対話文章群から同係り受け関係を有する文章以外の文章を出力するとしてもよい。
【００２３】
聴取テキストデータにおいて，任意の単語対（表記の同じ単語のこと。同義語でも同じ）が係り受け関係と見なされる場合，それと同等の係り受け関係にある単語を含む文章は，既に聴取テキストデータに含まれると考えることができる。従って，かかる関係にある文章は，残す必要がないので，差分文章群には含まれない。
【００２４】
上記対話テキストデータの文章中の単語を上記聴取テキストデータに適応させるための同義語辞書を記憶する同義語辞書記憶部をさらに備えるとしてもよい。
【００２５】
一次オペレータは，対話中の単語を解りやすい単語に置き換えて聴取テキストデータを生成する場合がある。このとき，聴取テキストデータと対話テキストデータとは同じ係り受け関係の単語対を含むにも拘わらず，その単語は一致していないという状況が生じる。差分文章出力部は，かかる同義語辞書を参照することにより，上記単語を同義語に置き換えて，係り受け関係を一致させることができる。
【００２６】
上記差分文章出力部は，上記対話文章群から，上記聴取テキストデータの文章に対応している文章と質問対回答の関係にある文章を除くこととしてもよい。
【００２７】
対話文章群中の，上記聴取テキストデータの文章に対応している文章において，質問のみもしくは回答のみが記されている場合，それに対応する回答や質問も内在的に聴取テキストデータに含まれていると考えることができる。従って，かかる関係にある文章は，残す必要がなく，差分文章出力部によって除かれる。
【００２８】
上記差分文章出力部は，上記差分文章群を音声に変換して結合した差分音声データを出力してもよいし，上記差分文章群を結合した差分テキストデータを出力してもよい。
【００２９】
かかる構成により，二次オペレータは，音声データもしくはテキストデータでユーザの問い合わせを把握できる。特に，音声データでは，ユーザの声質も同時に把握することができ，ユーザにより適切に対応することが可能となる。
【００３０】
上記対話の内容を録音し，対話音声データを生成する対話音声生成部をさらに備えるとしてもよい。
【００３１】
かかる構成により，当該対話情報抽出装置は対話の内容を直接録音することができ，一次オペレータは対話音声データを取り扱わなくて済むので処理を簡略化できる。
【００３２】
上記対話情報抽出装置は，複数の構成要素の集合体で表されるが，各構成要素や機能モジュールが単体の装置に属する場合に限られず，各構成要素が別体の装置として，または別体の装置に組み込まれて構成されるとしてもよい。
【００３３】
また，コンピュータを，上記対話情報抽出装置として，機能させるプログラムやそれを記憶した記憶媒体が提供される。
【００３４】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，対話音声データを入力する対話音声入力ステップと；上記対話音声データに音声認識処理を施して対話テキストデータに変換する音声テキスト変換ステップと；上記対話テキストデータ中の重要な文章群である対話文章群を抽出する対話文章抽出ステップと；上記対話の内容を聴取者が文章化した聴取テキストデータを入力する聴取テキスト入力ステップと；上記対話文章群から，上記聴取テキストデータの文章に対応していない差分文章群を出力する差分文章出力ステップと；を含むことを特徴とする，対話情報抽出方法が提供される。
【００３５】
上述した対話情報抽出装置における従属項に対応する構成要素やその説明は，当該対話情報抽出方法，プログラム，記憶媒体にも適用可能である。
【発明の効果】
【００３６】
以上説明したように本発明によれば，一次オペレータが作成した聴取テキストデータと重複しない重要な情報のみを抽出し，二次オペレータは，聴取テキストデータとこの重要な情報を参照することで正確かつ迅速な対応が可能となり，また，このように処理が効率化されることで，一次および二次オペレータの総合的な負担が軽減される上，ユーザの利便性にも資するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することによりその説明を省略する。
【００３８】
（第１の実施形態：対話情報抽出装置１００）
第１の実施形態による対話情報抽出装置１００は，聴取テキストデータと，対話テキストデータとの対応関係から聴取テキストデータに記載させていない事柄を抽出し，その部分のみを抜き出している。その抜き出した情報を二次オペレータに伝達する。
【００３９】
図１は，第１の実施形態における対話情報抽出装置１００の概略的な構成を示した機能ブロック図である。かかる対話情報抽出装置１００は，中央制御部１１０と，対話音声生成部１１２と，対話音声入力部１１４と，音声テキスト変換部１１６と，対話文章抽出部１１８と，辞書記憶部１２０と，聴取テキスト入力部１２２と，差分文章出力部１２４と，属性辞書選択部１８０とを含んで構成されている。また，対話情報抽出装置１００自体は，サーバ，コンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話，ゲーム機器等の電子機器によって構成されるとしてもよい。
【００４０】
上記中央制御部１１０は，中央処理装置（ＣＰＵ）を含む半導体集積回路により，対話情報抽出装置１００全体を管理および制御する。
【００４１】
上記対話音声生成部１１２は，ユーザと，そのユーザから問い合わせを受けた一次オペレータとによってなされた対話の内容（音声）を録音し，対話音声データ１５０を生成する。本実施形態の対話情報抽出装置１００は，対話の内容を直接取得することができる。
【００４２】
上記対話音声入力部１１４は，対話音声生成部１１２において，もしくは，別体の録音機器１４０によって録音された対話音声データ１５０を入力する。対話音声データ１５０が対話音声生成部１１２で生成される場合，かかる対話音声データ１５０は，対話音声入力部１１４によって自動的に音声テキスト変換部１１６に伝達される。
【００４３】
上記音声テキスト変換部１１６は，対話音声入力部１１４に入力された対話音声データ１５０に音声認識処理を施してテキストに変換し，対話テキストデータ１５２を生成する。
【００４４】
上記対話文章抽出部１１８は，対話テキストデータ１５２に対して形態素解析を行い，対話テキストデータ１５２中の重要な文章群である対話文章群を抽出する。
【００４５】
上記辞書記憶部１２０は，単語と，その単語の属性とを対応付けた，１または２以上の属性辞書１６０を記憶する。ここで，辞書記憶部１２０は，ＲＡＭ，Ｅ２ＰＲＯＭ，不揮発性ＲＡＭ，フラッシュメモリ，カードメモリ，ＵＳＢメモリ，ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶媒体から構成されてもよい。
【００４６】
対話文章抽出部１１８は，辞書記憶部１２０中の属性辞書１６０による属性に基づいて重要と判断される単語を含む１または２以上の文章（文字列）を抽出し，対話文章群としている。
【００４７】
後述する差分文章出力部１２４は，聴取テキストデータ１７０と対話テキストデータ１５２との重複した部分を対話テキストデータ１５２から除いて出力する。しかし，対話テキストデータ１５２全てを残すとするとテキストの量が多すぎて，二次オペレータに負担がかかる。このように重要な単語を含む文章のみを出力対象とすることにより，二次オペレータが必要とする重要な文章が絞られ，二次オペレータの負担がより軽減される。結果的に，二次オペレータがユーザに対して正確かつ迅速な対応をとることができるようになるため，全体的な効率が向上する。
【００４８】
また，辞書記憶部１２０は，第２の実施形態で説明する同義語辞書１９０も含むとしてもよい。ここでは，辞書記憶部１２０が属性辞書１６０および同義語辞書１２０を合わせて記憶しており，本実施形態において，辞書記憶部１２０は，属性辞書記憶部および同義語辞書記憶部の双方の機能を有している。なお，本発明においては，それぞれ別体の記憶部に記憶することもでき，その場合，属性辞書１６０を記憶する記憶部を属性辞書記憶部，同義語辞書１９０を記憶する記憶部を同義語辞書記憶部とそれぞれすることができる。
【００４９】
ここで，対話文章抽出部１１８は，少なくとも質問，回答，希望のいずれかを示す文章のみを抽出するとしてもよい。また，属性辞書１６０を用いて重要な単語を含む文章と合わせて，当該質問，回答，希望を示す文章を抽出するとしてもよい。
【００５０】
対話テキストデータ１５２の各文章が，ユーザや一次オペレータの質問および回答や，ユーザの希望である場合，その文章は重要であり，二次オペレータはその情報を把握しなくてはならない。対話文章抽出部１１８の形態素解析において，文章がこのような質問，回答，希望にあたる場合，その文章も抽出して，二次オペレータに伝達する。
【００５１】
上記聴取テキスト入力部１２２は，ユーザとの対話の内容を，聴取者である一次オペレータが文章化した，もしくはそのユーザと一次オペレータとの対話を聴取している第３者が文章化した，聴取テキストデータ１７０を入力する。
【００５２】
上記差分文章出力部１２４は，聴取テキストデータ１７０に対して形態素解析を行い，対話文章抽出部１１８において抽出された対話文章群から，聴取テキストデータ１７０の文章に対応していない差分文章群を出力する。即ち，聴取テキストデータ１７０と対話文章群とが重複しているとみなすことができる文章を対話テキストデータ１５２から除いた場合の残りの文章を抽出する。
【００５３】
差分文章出力部１２４は，対話文章群から，文章中の重要な単語が聴取テキストデータ１７０に全てある１または２以上の文章を除く。差分文章出力部１２４は，聴取テキストデータ１７０に既に記載されている文章を対話テキストデータ１５２から抽出するが，対話テキストデータ１５２における文章内の重要な単語が全て聴取テキストデータ１７０に記載されているとは限らない。従って，差分文章出力部１２４は，対話テキストデータ１５２中の重要な単語が全て聴取テキストデータ１７０に含まれている文章を重複文章とし，重要な単語が全て含まれていない文章は，差分文章群として抽出する。
【００５４】
上記残った差分文章群は，対話テキストデータ１５２にはあるが，聴取テキストデータ１７０にはなく，かつ重要な文章となる。かかる構成により，一次オペレータが作成した聴取テキストデータ１７０において抜け落ちた文章のみを対話テキストデータ１５２から抽出することができ，二次オペレータは，ユーザが所望する問い合わせを漏れなく把握することが可能となる。
【００５５】
上記残った差分文章群は，音声に変換して結合した差分音声データ１６２として差分文章出力部１２４から出力されてもよいし，単に結合した差分テキストデータ１６４として出力されてもよい。こうして，二次オペレータは，音声データもしくはテキストデータでユーザの問い合わせを把握できる。特に，音声データでは，ユーザの声質も同時に把握することができ，ユーザにより適切に対応することが可能となる。
【００５６】
また，差分文章出力部１２４は，対話文章群から，聴取テキストデータ１７０の文章に対応している文章と質問対回答の関係にある文章も除くとしてもよい。聴取テキストデータ１７０において，質問のみもしくは回答のみが記されている場合，それに対応する回答や質問も内在的に含まれていると考えることができる。従って，かかる関係にある文章は，残す必要がなく，差分文章出力部１２４によって除かれる。
【００５７】
上述した構成により，対話情報抽出装置１００は，一次オペレータが記載した聴取テキストデータ１７０と重複しない重要な情報のみを抽出し，二次オペレータは，聴取テキストデータ１７０とこの重要な情報を参照することで処理の効率を上げ，総合的な負担を軽減することが可能となる。
【００５８】
また，このように出力された差分音声データ１６２や差分テキストデータ１６４は，二次オペレータが利用するだけでなく，一次オペレータへの記載漏れの指摘や，一次オペレータの記載評価に利用することもできる。
【００５９】
（プログラム，記憶媒体）
また，コンピュータを，対話情報抽出装置１００として動作させるプログラムや，そのプログラムを記憶した記憶媒体も提供される。
【００６０】
（対話情報抽出方法）
続いて，上述した対話情報抽出装置１００を利用して対話情報を抽出する対話情報抽出方法について詳細に説明する。
【００６１】
図２は，第１の実施形態における対話情報抽出方法の処理の流れを示したフローチャートであり，以下，図１の構成と合わせて処理の流れについて説明する。
【００６２】
先ず，対話情報抽出装置１００の対話音声生成部１１２は，ユーザと一次オペレータとの対話の内容（音声）を録音し，対話音声データ１５０を生成する（Ｓ２００）。その生成された対話音声データ１５０は，音声テキスト変換部１１６によって，音声認識処理が施され，対話テキストデータ１５２に変換される（Ｓ２０２）。
【００６３】
図３は，対話テキストデータ１５２の一例を示した説明図である。かかる対話テキストデータ１５２においては，文章毎に連続した識別子が付与され，また，発話者，ここでは，ユーザと一次オペレータも区別され，そのユーザと一次オペレータの対話の内容がテキスト化されている。また，その対話がなされた発話時間も合わせて記述されている。
【００６４】
対話文章抽出部１１８は，テキストに変換された対話テキストデータ１５２に対して形態素解析を行い，対話テキストデータ１５２中の重要な文章群である対話文章群を抽出する（Ｓ２０４）。かかる対話文章群の抽出は，大きく２つの処理から行われる。１つは，属性辞書１６０による属性に基づいて重要と判断される単語を含む文章を抽出する処理であり，もう１つは，質問，回答，希望を示す文章を抽出する処理である。以下，図４，５を参照して，かかる２つの処理を説明する。
【００６５】
図４は，属性辞書１６０の一例を示した説明図である。かかる属性辞書１６０では，図面上側に単語が羅列してあり，図面下側にその単語の属性が対応付けられている。ここで，属性「現象・状況」は，トラブルや問い合わせが起こっている状況を表す単語を示し，属性「商品名」は，各商品の製品名等を示し，属性「部品・アクセサリ名」は，製品の部品名やアクセサリ名を示し，属性「日時・頻度」は，その事象が生じた日時や頻度を示し，属性「入手方法」は，商品の入手方法に関する単語を示す。また，属性「知識の状態」は，ユーザの知識の状況，例えば，内容を理解できているかどうかを表す単語を示す。図４における属性「知識の状態」の「わかる＋ない」は，「わからない」や「わかっていない」等の否定的な表現の動詞と助動詞の組み合わせを表している。
【００６６】
ここでは，単語から属性が対応付けられ，例えば，単語「ＭＰ２００」の属性は「商品名」ということになる。かかる属性辞書１６０の属性に基づいて対話テキストデータの単語の属性を分析する。
【００６７】
図５は，図３に示した対話テキストデータ１５２の各単語の属性を，図４に示した属性辞書１６０に基づいて分析した説明図である。ここで，対話文章抽出部１１８は，対話テキストデータ１５２を形態素解析して文章を単語レベルに分解し，属性辞書１６０から各単語を検索して，ヒットした単語にその属性を関連づける。かかる単語の下線は，形態素の区切りを示す。例えば，識別子３ユーザ発話の「ＭＰ２００」には「商品名」が，「用紙」には「部品・アクセサリ名」が，「つまって」には「現象・状況」が関連づけられる。このようにして，対話テキストデータ１５２の文章中の単語に属性が付与される。
【００６８】
対話文章抽出部１１８は，関連づけられた属性に応じて重要な文章を把握する。本実施形態では，属性「現象・状況」，「商品名」，「部品・アクセサリ名」，「日時・頻度」，「入手方法」，「知識の状態」のうち，技術的な応答と判断できる属性「現象・状況」，「商品名」，「部品・アクセサリ名」，「日時・頻度」，「知識の状態」を重要な単語とし，その単語を含む文章を重要な文章としている。従って，識別子３，４，７，８，９が重要な文章に該当することとなる。ここでは，属性が「現象・状況」，「商品名」，「部品・アクセサリ名」，「日時・頻度」，「知識の状態」の単語を重要な単語としているが，かかる場合に限られず，目的に応じて様々な組合せを適用することができる。
【００６９】
ここで，属性が「知識の状態」に当たる単語も重要な単語としたのは，ユーザが「わからない」と発言した内容は，聴取テキストデータから抜け落ちる可能性は高いものの，二次オペレータにとって重要な情報となる場合があるからである。
【００７０】
続いて，対話文章抽出部１１８は，対話テキストデータ１５２中の文章が重要な発話種類に当たるかどうかを解析する。ここで，発話種類とは，例えば，質問，回答，希望，その他を言い，重要な発話種類とは，その中の質問，回答，希望とを示す。まず，対話文章抽出部１１８は，文章の文末表現および疑問詞に着目する。例えば，図５の識別子８，１２は，終助詞が「か」で終わっており，識別子６は，「いつ」の疑問詞を含んでいる。従って，識別子６，８，１２は，発話種類「質問」となる。そして，その「質問」の文章の直後の文章を発話種類「回答」と判断する。図５においては，識別子７，９，１３が「回答」となる。
【００７１】
また，識別子４，１０は，文章中に希望を表す助動詞「たい」を含んでいるので，発話種類「希望」であると判断する。こうして図５の右側に記したような発話種類（質問，回答，希望，その他）が関連づけられる。
【００７２】
対話文章抽出部１１８は，上述した重要な単語を含む文章以外に，重要な発話種類，本実施形態では，「質問」，「回答」，「希望」を含む文章も重要な文章として抽出する。従って，ここでは識別子４，６，７，８，９，１０，１２，１３が重要な文章に該当することとなる。ただし，識別子１２や１３に示すような「氏名」や「住所」といった単語は，ストップワードとし，それらの単語を含む質問や回答は，重要な文章としない。これは，ユーザの氏名や住所は二次オペレータにとって重要な情報ではなく，一次オペレータの電話対応時に，特定されていると考えられるからである。従って，識別子１２，１３は重要な文章から除かれる。
【００７３】
こうして実行された２つの処理を合わせると，識別子３，４，６，７，８，９，１０が抽出されることが分かる。
【００７４】
次の段階として，図２における対話音声録音ステップ（Ｓ２００）と並列し，もしくは，事後的に，一次オペレータは，ユーザとの対話の内容を文章化して聴取テキストデータ１７０を生成する。そして，対話終了後に，かかる聴取テキストデータ１７０を当該対話情報抽出装置１００に入力する（Ｓ２０６）。
【００７５】
図６は，聴取テキストデータ１７０の一例を示した説明図である。ここで，一次オペレータは，ユーザからの要件を「お客様の要件」として端的にまとめている。このとき，ユーザの要件を表すテキスト情報以外に，対応した一次オペレータの氏名や対応した日時等の情報を合わせて聴取テキストデータ１７０に記載するとしてもよい。
【００７６】
最後に，差分文章出力部１２４は，入力された聴取テキストデータ１７０を形態素解析し，対話文章群の各文章中の重要な単語が，聴取テキストデータ１７０の文章に全てある文章以外の文章を出力する（Ｓ２０８）。こうして，聴取テキストデータ１７０には未記載であり，かつ，重要な文章が対話テキストデータ１５２から抽出される。以下，このような差分文章群の抽出動作を詳述する。
【００７７】
図７は，図６に示した聴取テキストデータ１７０の各単語の属性を，図４に示した属性辞書１６０に基づいて分析した説明図である。ここで，差分文章出力部１２４は，対話文章群の各文章中の重要な単語が，聴取テキストデータ１７０の文章に全てあるかどうか判断する。以下，対話文章群として抽出された図５における識別子３，４，６，７，８，９，１０の文章を具体的に検討する。
【００７８】
まず，識別子３の文章における重要な単語「ＭＰ２００」，「用紙」，「つまって」は，聴取テキストデータ１７０にも全て存在し，その属性も対応している。従って，識別子３の文章は，聴取テキストデータ１７０に既に記載されていると判断できる。同様に識別子７の文章は，単語「先月」が聴取テキストデータ１７０にあるので，かかる文章も既に記載されていると判断できる。
【００７９】
これに対して，識別子４，６，８，９，１０の文章は，それぞれに含まれた重要な単語が聴取テキストデータ１７０に全て含まれていないので，聴取テキストデータ１７０に未記載な文章となり，差分文章群となる。従って，差分文章群は，識別子４，６，８，９，１０の文章ということになる。
【００８０】
ここで，差分文章出力部１２４は，対話文章群（識別子３，４，６，７，８，９，１０の文章）から，聴取テキストデータ１７０の文章に対応している文章と質問対回答の関係にある文章も除くとしてもよい。
【００８１】
本実施形態においては，対話文章群中の，上記聴取テキストデータの文章に対応している文章（識別子３，７の文章）のうち，識別子７の文章は，識別子６の質問に対する回答であることが分かる。このように，質問のみもしくは回答のみが記されている場合，それに対応する回答や質問も内在的に聴取テキストデータ１７０に含まれていると考えることができるので，質問に該当する識別子６の文章も差分文章出力部１２４によって除かれるとしてもよい。
【００８２】
ここでは，聴取テキストデータ１７０に記載された文章の発話種類が「回答」に当たる場合，「質問」も記載されていると見なしているが，逆に，未記載の文章（差分文章）が「回答」に当たる場合，その「質問」も差分文章とすることができる。また，同様にして，未記載な文章（差分文章）が「質問」であり，かつ，その「質問」に対する「回答」が対話文章群として抽出されていない場合，その「回答」も差分文章として強制的に抽出するとしてもよい。
【００８３】
本実施形態による対話情報抽出方法の結果，差分文章群は，識別子４，８，９，１０の文章ということになる。差分文章出力部１２４は，この差分文章群を音声に変換して結合した差分音声データ１６２を出力してもよいし，上記差分文章群を結合した差分テキストデータ１６４を出力してもよく，また，両データを一度に出力するとしてもよい。
【００８４】
上述した対話文章抽出部１１８や差分文章出力部１２４における対話文章群の抽出や差分文章群の抽出は，識別子の小さい順に１文章ずつ繰り返し実行されるとしてもよい。
【００８５】
図８は，上記１文章ずつ処理する対話情報抽出方法を詳細に説明したフローチャートである。ここでは，先ず，識別子番号を初期値の１に設定し（Ｓ３００），対話テキストデータ１５２からその識別子番号１の文章を抽出する（Ｓ３０２）。
【００８６】
そして，対話文章抽出部１１８は，抽出された文章が，属性辞書１６０に基づく重要な単語もしくは重要な発話種類を含むかどうか判断される（Ｓ３０４）。ここで，重要な単語もしくは重要な発話種類を含む場合，さらにその文章がストップワード（「氏名」や「住所」といった単語）を含むかどうか判断され（Ｓ３１０），含まない場合に，その文章を重要な文章（対話文章群）として抽出する（Ｓ３１２）。
【００８７】
次に，差分文章出力部１２４は，上記抽出された対話文章群が聴取テキストデータ１７０に含まれているかどうか判断し（Ｓ３２０），含まれていなければ，聴取テキストデータ１７０の文章に対応している文章と質問対回答の関係にあるかどうかが判断され（Ｓ３２２），質問対回答の関係になければ，差分文章群として抽出される（Ｓ３２４）。また，上記の判断（Ｓ３０４，Ｓ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３２２）に漏れた場合，その文章は差分文章群とはならない。
【００８８】
当該識別子番号の文章の処理が終了すると，対話テキストデータ１５２にまだ文章が残っているかどうか判断され（Ｓ３３０），残っていれば，識別子番号をインクリメントして（Ｓ３３２），文章抽出ステップ（Ｓ３０２）からの処理を繰り返す。対話テキストデータ１５２中の文章が全て処理されると上記抽出された差分文章群を出力して（Ｓ３３４），対話情報抽出方法を終了する。
【００８９】
また，上述した辞書記憶部１２０は，複数の属性辞書１６０を有し，対話文章抽出部１１８は，差分文章出力部１２４の出力結果を利用する他の利用者（二次オペレータ）に応じて選択された属性辞書１６０を用いることができる。
【００９０】
図９は，辞書記憶部１２０が有する属性辞書１６０の他の例を示した説明図である。ここでは，図４と比較すると，４つの属性のみから属性辞書１６０が形成されている。かかる図９の属性辞書１６０は，営業の分野に適した単語，例えば，競合他社である「××社」等が含まれている。
【００９１】
ここでは，二次オペレータもしくは一次オペレータが，当該対話情報抽出装置１００から出力される差分文章群を受け取る二次オペレータのＩＤを選択し，図１に示した属性辞書選択部１８０は，かかるＩＤを判断して属性辞書１６０と結びつける。例えば，図９の例では，二次オペレータのＩＤである「２」が選択され，そのＩＤ「２」と関連づけられた属性辞書１６０が選択されている。
【００９２】
このように，二次オペレータに対して個々に属性辞書１６０を設定することで，その利用者毎に重要な単語を定義することができ，対話文章抽出部１１８は，利用者毎の専門性に応じて適切な文章を抽出することが可能となる。属性辞書１６０の区別として，上記では，技術と営業とを挙げているがそれに限られず，技術分野，対象製品，地域，年齢，問い合わせのカテゴリー等様々な区別の仕方が考えられる。
【００９３】
上述した第１の実施形態によれば，聴取テキストデータ１７０と対話テキストデータ１５２とから，一次オペレータが記した聴取テキストデータから抜け落ちた文章であり，かつ重要な文章を抽出することができ，二次オペレータは，ユーザが所望する問い合わせを漏れなく効率的に把握することが可能となる。
【００９４】
（第２の実施形態：対話情報抽出装置）
第１の実施形態においては，差分文章出力部１２４が，対話文章群と聴取テキストデータ１７０とを比較して同じ単語および属性を有する文章を判断していた。しかし，一次オペレータは，二次オペレータが理解しやすいように，ユーザの問い合わせ内容を，言葉を変えて表現することもある。第２の実施形態では，構文解析処理も含めた文章の解析により，対話文章群と聴取テキストデータ１７０との重複文章をより厳密に判断することが可能となる。
【００９５】
かかる第２の実施形態における対話情報抽出装置も第１の実施形態の対話情報抽出装置１００と同等の構成を有する。従って，第１の実施形態同様，図１の対話情報抽出装置１００を用いて第２の実施形態を説明する。また，第１の実施形態における構成要素として既に述べた各構成要素は，実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，機能が相異する差分文章抽出部１２４，辞書記憶部１２０とを主に説明する。
【００９６】
差分文章出力部１２４は，対話文章群から，文章中の重要な単語が聴取テキストデータ１７０に全てある１または２以上の文章を除く代わりに，もしくは，それに加えて，聴取テキストデータ１７０から係り受け関係を抽出し，対話文章群から同係り受け関係を有する文章以外の文章を出力することができる。
【００９７】
聴取テキストデータ１７０は，一次オペレータが入力するデータなので，通常，主語と述語が存在し，比較的整ったテキストとなっている。従って，かかる聴取テキストデータ１７０は，構文解析技術で解析することが可能である。差分文章出力部１２４は，聴取テキストデータ１７０および対話文章群に対して，構文解析処理を実施し，その結果を活用して差分文章群を出力する。
【００９８】
図１０は，図７に示した聴取テキストデータ１７０の係り受けを抽出した説明図である。かかる図１０の説明図では，係り元「ＭＰ２００」，「用紙」，「先月」に対して，係り先「使う」，「つまる」，「購入」が係り受けとして対応している。
【００９９】
差分文章出力部１２４は，このように抽出された係り受け関係を受けて，まず，対話文章群から同係り受け関係を有する文章があるかどうかを判断する。文章内に対応する係り受け関係がない場合，前後所定の数の文章まで含めて係り受け関係を検索する。かかる係り受け関係の検索範囲は，前後１つの文章としてもよいし，さらに任意の数の文章も含めることができる。
【０１００】
例えば，図１０による係り受け関数を第１の実施形態で対話文章抽出部１１８が抽出した対話文章群（図５における識別子３，４，６，７，８，９，１０の文章）に対応させてみると，「ＭＰ２００」と「使う」の係り受けが識別子３の文章に，「用紙」と「つまる」の係り受けも識別子３の文章にあることが分かる。
【０１０１】
また，辞書記憶部１２０は，属性辞書１６０と共に，対話テキストデータ１５２の文章中の単語を係り受け関係に適応させるための同義語辞書１９０を記憶するとしてもよい。
【０１０２】
一次オペレータは，対話中の単語を解りやすい単語に置き換えて聴取テキストデータ１７０を生成する場合がある。このとき，聴取テキストデータ１７０と対話テキストデータ１５２とは同じ係り受け関係の単語対を含むにも拘わらず，その単語は一致していないという状況が生じる。差分文章出力部１２４は，かかる同義語辞書１９０を参照することにより，上記単語を同義語に置き換えて，係り受け関係を一致させることができる。
【０１０３】
図１１は，同義語辞書１９０を説明するための説明図である。かかる同義語辞書１９０には，同義語ＩＤと共に，同義語として扱われる単語が掲載されている。ここでは，理解を容易にするため同義語として２つの単語群を挙げて説明しているが，当然同義語は，かかる単語群に限られず，様々な単語群を挙げることができる。かかる同義語辞書１９０を参照すると，上記「購入」と「買い上げ」とが同義語であることが分かる。従って，上記「先月」と「購入」の係り受け関係と，「先月」と「買い上げ」の係り受け関係は等しいこととなる。
【０１０４】
詳細に，上記同義語は，例えば，同じ単語を漢字，片仮名，仮名，ローマ字表記で表されたものであったり，長音の有無の違いであったりもする。即ち，「コンピューター」と「コンピュータ」，「ウォッチ」と「時計」も同義語にあたる。
【０１０５】
上記同義語辞書１９０を利用することにより，差分文章出力部１２４は，対話文章群から，「先月」と「購入」同じ係り受けとして，「買い上げ」の単語を有する識別子６の文章と，「先月」の単語を有する識別子７の文章とを重複文章として抽出できる。従って，対話文章群と聴取テキストデータ１７０との重複文章は，識別番号３，６，７となり，差分文章群は，対話文章群との差分である識別子４，８，９，１０の文章となる。この結果は，第１の実施形態の結果と同じである。
【０１０６】
このように，聴取テキストデータ１７０において，任意の単語対が係り受け関係と見なされる場合，それと同等の係り受け関係にある単語を含む文章もしくは文章対は，既に聴取テキストデータに含まれると考えることができる。従って，かかる関係にある上記識別番号３，６，７の文章は，残す必要がないということになる。
【０１０７】
また，第２の実施形態を適用した対話情報抽出方法は，第１の実施形態における図２や図８のフローチャートに沿って処理され，差分文章群出力ステップ（Ｓ２０８）や聴取テキストデータ包含判断ステップ（Ｓ３２０）において，上記係り受け関係を適用することとなる。
【０１０８】
このように，第２の実施形態では，構文解析処理を用いることで，聴取テキストデータと対話テキストデータとをより厳密に結びつけることができ，高精度に差分文章群を抽出することが可能となる。
【０１０９】
上述した第１および第２の実施形態における対話情報抽出装置もしくは方法により，二次オペレータは，一次オペレータの対話の内容を全て聞かなくとも必要な情報を，漏れなく（正確）かつ容易（迅速）に取得することができ，二次オペレータの負担が軽減されるとともに，効率化，低コスト化を図ることが可能となる。また，一次オペレータが，対話終了後に改めて聴取テキストデータを作成する必要がなくなるので，一次オペレータの負担軽減にも寄与する。
【０１１０】
さらには，ユーザに対して効率的に対応することで，ユーザと対話する機会が増え，取得できる情報が増えるので，マーケティングや不具合対策においても効果を奏する。
【０１１１】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１２】
例えば，上述した実施形態においては，当該対話情報抽出装置の利用対象者を，コンタクトセンタにおける，ユーザ，一次オペレータ，二次オペレータとしているが，かかる場合に限られず，対話音声データと聴取テキストデータを用いることが可能な様々な状況に適用することが可能である。
【０１１３】
例えば，医療現場における，患者と看護士との応対を医師に伝える場合，会社組織における親会社から子会社への伝達事項，ｅ−教育における学校から先生もしくは生徒への伝達事項，または，公共的な役所における受付から各担当者への伝達事項にも適用可能である。
【０１１４】
また，上記の実施形態における対話文章抽出部や差分文章出力部では，形態素解析処理により単語を抽出しているが，正規表現によるパターンを利用することもできる。
【０１１５】
また，対話文章抽出部や差分文章出力部による重要な単語を，属性辞書に基づいて判断しているが，かかる場合に限られず，例えば，その単語の発話時の音量や，音声情報からの感情認識の結果に基づいて判断してもよく，上記属性辞書と組み合わせて利用するとしてもよい。
【０１１６】
また，上述した実施形態においては，対話文章抽出部が，一旦重要な文章（対話文章群）を抽出し，その後，差分文章出力部が，対話文章群と聴取テキストデータとを比較しているが，かかる場合に限られず，最初に対話テキストデータ全てと聴取テキストデータとを比較して，差分の文章から重要な文章を抽出して差分文章群とする構成も当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１７】
また，当該対話情報抽出装置の辞書記憶部を別体のサーバに設けて，通信網を介して属性辞書や同義語辞書が参照されるとしてもよい。上記通信網は，例えば，インターネット，イントラネット，ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の双方向通信網を言う。
【０１１８】
また，対象となる対話情報は，日本語に限られず，本発明は，アルファベットやハングル等様々な言語に対応することができる。
【０１１９】
なお，本明細書の対話情報抽出方法における各ステップは，必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく，並列的あるいは個別に実行される処理（例えば，並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】第１の実施形態における対話情報抽出装置の概略的な構成を示した機能ブロック図である。
【図２】第１の実施形態における対話情報抽出方法の処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】対話テキストデータの一例を示した説明図である。
【図４】属性辞書の一例を示した説明図である。
【図５】対話テキストデータの各単語の属性を属性辞書に基づいて分析した説明図である。
【図６】聴取テキストデータの一例を示した説明図である。
【図７】聴取テキストデータの各単語の属性を属性辞書に基づいて分析した説明図である。
【図８】上記１文章ずつ処理する対話情報抽出方法を詳細に説明したフローチャートである。
【図９】辞書記憶部が有する属性辞書の他の例を示した説明図である。
【図１０】聴取テキストデータの係り受けを抽出した説明図である。
【図１１】同義語辞書を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１００  対話情報抽出装置
１１２  対話音声生成部
１１４  対話音声入力部
１１６  音声テキスト変換部
１１８  対話文章抽出部
１２０  辞書記憶部
１２２  聴取テキスト入力部
１２４  差分文章出力部
１５０  対話音声データ
１５２  対話テキストデータ
１６０  属性辞書
１６２  差分音声データ
１６４  差分テキストデータ
１７０  聴取テキストデータ
１８０  属性辞書選択部
１９０  同義語辞書
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2007265131.tif 000009
【図８】
2007265131.tif 000010
【図９】
2007265131.tif 000011
【図１０】
2007265131.tif 000012
【図１１】
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